- tocdepth
2
Создать коннектор из ML Space на примере сервисов Advanced
Рассмотрим:
Процесс создания Relational Database Service SQL Server в Advanced и подключения с помощью коннектора из ML Space.
Использование коннектора к S3-бакету Advanced через API ML Space.
Создать экземпляр Relational Database Service SQL Server в Advanced
Создайте экземпляр RDS SQL Server в Advanced.
Выберите группу безопасности Security Group.
В Security Group добавьте в исключения IP-адреса, с которых могут приходить запросы из коннекторов ML Space к RDS.
Примечание
Список IP-адресов можно получить, обратившись в техническую поддержку.
Создайте таблицу. Предлагаем использовать для этого сервис Convert CSV to Insert SQL — Table Convert Online.
Импортируйте получившийся csv-файл.
Настройте NAT.
Создать коннектор из ML Space к экземпляру RDS
Для создания коннектора:
Перейдите в раздел
.Нажмите Создать коннектор.
Настройте коннектор MySQL, SQL Server, PostgreSQL в ML Space. Примеры настройки приведены ниже.
Использовать коннектор к S3-бакету Advanced через API
С помощью этой инструкции можно создать коннектор к S3-бакету на платформе Advanced, используя API ML Space.
Примечание
Если количество файлов для одного переноса превышает 400 000 или размер переносимого объекта превышает 400 ГБ, то перенос не выполнится.
Рекомендуем:
Разбить файл на части не превышающие 200–400 ГБ и осуществлять переносы по частям.
Разложить файлы в источнике по разным директориям и переносить каждую директорию по отдельности.
Создать архив переносимых файлов и переносить только архив.
Шаг 1. Подготовка S3-бакета на платформе Advanced
(Опционально) Подключите услугу Advanced, если не была подключена ранее.
Перейдите в платформу Advanced.
Создайте бакет с помощью интерфейса Advanced, если он не создан, по инструкции. При создании бакета отключите настройку шифрования SSE-KMS для корректного переноса данных. Если настройку не отключить могут возникать проблемы при переносе из S3 ML Space на S3 Advanced.
См.также
Создание S3-бакета с помощью API в Advanced (en).
Загрузите файлы в бакет по инструкции.
См.также
Шаг 2. Создайте коннектор к S3-бакету в Advanced
Создайте коннектор к S3-бакету в Advanced с помощью API-запроса:
{ "name":"connector to s3 advanced", "source_type":"s3custom", "parameters":{ "endpoint":"<custom_connector_endpoint>", "bucket":"<custom_connector_bucket>", "access_key_id":"<custom_connector_key>", "security_key":"<custom_connector_secret>", } }
Без указания <workspace_id> будет создан персональный коннектор.
Если требуется создать публичный коннектор, который доступен всем пользователям воркспейса — добавьте в тело запроса <workspace_id>.
Подробнее см. Поделиться коннектором.
Сохраните <advanced_connector_id>, полученный в ответе на запрос.
Шаг 3. Получите коннектор к S3-бакету ML Space
Найдите в списке доступных коннекторов требуемый коннектор с типом s3mlspace к нужному S3-бакету в воркспейсе ML Space, выполнив API-запрос:
GET https://api.ai.cloud.ru/public/v2/data_transfer/v3/connectors
Сохраните <mlspace_connector_id>, полученный в ответ на запрос.
Шаг 4. Запустите перенос данных из S3-бакета ML Space в S3-бакет Advanced
Создайте запрос с помощью API-запроса.
POST https://api.ai.cloud.ru/public/v2/data_transfer/v3/transfer
В теле запроса укажите:
{ "name":"s3 mlspace -> s3 advanced", "description":"", "connector_id":"<mlspace_connector_id>", "destination_connector_id":"<advanced_connector_id>", "connector_type":"s3mlspace", "destination_connector_type":"s3custom", "cluster_name": "christofari-1", "query":{"source":"object_to_transfer","destination":"/destination-dir"}, "strategy":"write_all", "favorite":false, "legacy":false }
Где:
name — имя переноса;
description — описание переноса;
connector_id — UID коннектора к S3-бакету ML Space;
destination_connector_id — UID коннектора к S3-бакету Advanced;
query/source — путь к объекту, который требуется перенести;
query/destination — путь в месте назначения, куда требуется перенести объект.
Остальные поля нужно оставить без изменения.
В ответе на этот запрос вернется <transfer_id> — идентификатор запущенного переноса.
Проверьте статус выполнения переноса с помощью API-запроса:
GET https://api.ai.cloud.ru/public/v2/data_transfer/v2/history?transfer_id=<transfer_id>
В ответе вернется <transfer_id> и <history_id>.
Возможно просмотреть сгруппированный лог по выполненному переносу через запрос, указав <tranfser_id> выполненного переноса.
Шаг 5. Получите логи выполненного переноса
Получите сгруппированный лог выполненного переноса, указав <tranfser_id> переноса с помощью API-запроса:
GET /public/v2/data_transfer/v2/events/list?offset=0&limit=100&history_id=<history_id>&transfer_id=<transfer_id>
Была ли статья полезной?
для Dev & Test